搜索资源列表
Example3
- BP神经网络用于函数拟合，涉及归一化、反归一化、详细的训练参数介绍及设置；-BP neural network used for function fitting, involving normalization, anti-normalization, detailed descr iption and set of training parameters
Pattern-Recognition
- 西奥多里蒂斯著，李晶皎译 本书系统阐述了模式识别的原理与方法，并在此基础上介绍了模式识别的应用。全书分为：基础部分和应用部分：基础部分主要包括统计模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别等内容；应用部分有车牌识别和语音识别。 -This paper discussed the principles and methods of pattern recognition, and based on this, the application of pattern recognition. Enc
FPGA-of-Neural-Networks
- 神经网络的FPGA实现，注意是英文的； 神经网络的FPGA实现，注意是英文的；-FPGA IMPLEMENTATIONS OF NEURAL NETWORKS
P
- 随着信息技术的发展，以电子形式存在的文本信息已经成为人们主要的信息来 源。人们迫切需要能够从Web上快速、有效地发现资源和知识的工具。近年来针 对文本数据的文本挖掘已逐渐成为人们研究的新课题。其中，对于文本聚类的研 究己经引起了广泛的重视，并取得了良好的成果。 本文首先对数据挖掘流程以及数据挖掘分类和各自的研究现状及发展进行了 概括的介绍；然后结合汉语自身的相关特点详细的分析了中文文本自动聚类中所 涉及到的关键问题及其技术；接着介绍了人工神经网络技术的发展的现状和特点
BP-neural-network_c
- 基于C开发的三个隐层神经网络，输出权值、阈值文件，训练样本文件，提供如下函数： 1）初始化权、阈值子程序； 2）第m个学习样本输入子程序； 3）第m个样本教师信号子程序； 4）隐层各单元输入、输出值子程序； 5）输出层各单元输入、输出值子程序； 6）输出层至隐层的一般化误差子程序； 7）隐层至输入层的一般化误差子程序； 8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序； 9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序； 10）第二隐层
DS18B20
- 本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。全书共分12章，第1章－第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；第7章－第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以帮助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。第11章－第12章，是两个综合性较强的实例，分别足Visual
imageindex
- 基于内容的图像检索中的一些关键环节：特征提取：颜色直方图；纹理特征等 相似度：马氏距离，欧氏距离等 相关反馈：机器学习方法，如SVM，神经网络等 检索与分类：两个很相似的样本距离很小，虽然两个不相似的样本距离未必很大 -image index based on texture
BP-neural-network-model
- 本文在了解神经元和BP算法的基础上，使用MATLAB软件作为开发工具建立BP神经网络模型，重点研究了BP神经网络结构设计的原理和方法，包括影响BP神经网络训练能力的因素，以及这些因素如何影响BP神经网络的性能；改变不同参量，对比实验数据，总结各个参量对BP神经网络的影响。从而寻找最佳的BP神经网络模型。本文还对一些其他的神经网络算法进行了总结和介绍。- In this paper , based on understanding of the neuronal model and learni
Speech-Emotion-Recognition
- 基于主成分分析法和反向传输神经网络的语音情感识别 摘要——语音信号中包含着丰富的情感信息，尤其是语义信息。快乐、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤，这五种基本情感是经过一个受认可的框架讨论和公认的，这个框架包括主成分分析法和BP神经网络。通过PCA从43种候选参数中筛选出11种参数作为确定某种特定的情感类别的标准。实验采用两种神经网络模型，One Class One Network 和 All Class One Network，并进行比较。实验结果表明，其可靠性达52 ~62 ，这说明用这种框架来识别
Face-recognition-method
- 基于PCA 和BP 神经网络的人脸识别方法是针对 PCA 方法中存在的高维数问题和它对未训 练过的样本识别率低的缺点而提出的。该方法在预处理的基础上，利用粗糙集对 PCA 降维处理后的人脸特征进行约简，提取其中分类能力强的特征，实现在识别精度不变的情况下，有效的去除冗余信息；然后将约简后的属性输入到神经网络进行规则提取，利用神经网络非线性映射和并行处理的特点，增强对人脸图像识别的泛化能力。实验证明，使用该方法在识别率上有一定的提高-Face recognition method based
hopfield
- 一、 实验目的 1. 通过本实验加深对Hopfield神经网络原理的认识与理解； 2. 进一步熟练MATLAB软件和该软件平台上神经网络的模式识别功能。 二、 实验内容 本实验利用Hopfield神经网络来对0-9这10个数字进行识别，并实现噪声数字的识别。 -First, the purpose of the experiment Through this experiment to deepen knowledge and understanding of the H
ANNs
- 用神经网络实现的坦克大战游戏；用JAVA写成；人工智能方面的好资料。-Written in JAVA use neural network Tankedaizhan games artificial intelligence and good information.
BBP--nnnP
- BP神经网络分类器程序源码有两种运行状态，一个是学习，另外一个是分类。在学习状态下，在Dos命令符下输入bp learn，便开始学习了，学习的结果放在weight.dat中；在工作状态下，在Dos命令令符下下输入bp work，便开始识别classfyme.dat中的数据了，识别完成后，结果放在results.dat中。在bp运行的任何一种状态下，都不能手工打开Weight.dat、Sample.d -BP neural network classifier program source c
Adaptive-linear-element
- 掌握用Matlab人工神经网络工具箱设计自适应线性元件的方法，掌握人工神经网络学习和训练过程；理解误差曲面；分析比较自适应线性元件的不足。-Master with Matlab artificial neural network toolbox design adaptive linear element method, to master artificial neural network learning and training process understand the error
matlab-code-based-image-retrieval
- 基于图像检索的matlab代码，基于内容的图像检索中的一些关键环节：特征提取：颜色直方图；纹理特征等 相似度：马氏距离，欧氏距离等 相关反馈：机器学习方法，如SVM，神经网络等 检索与分类：两个很相似的样本距离很小，虽然两个不相似的样本距离未必很大-content-based image retrieval of some of the key issues : Feature Extraction : color histogram Texture characteristics of si
FaceRecognition
- 人脸自动识别技术有着广阔的应用领域，本文提出用主成分分析和BP神经网络进行人脸识别。人脸识别包括两个部分：第一，特征提取；第二，神经网络进行识别-facedetection is developped widely.this paper combining the pca method and the neural network method.
StockPrediction
- 基于Matlab2007a平台,通过BP神经网络训练并进行预测股指，可以预测收盘、开盘、最大、最小等指标；分析实际值与预测值在振幅、均值、涨幅、隔天涨率、跳率、当天涨率等方面的变化 ，从而验证预测股指与实际股指变化趋势是否一致。提供了实验数据及格式说明和仿真结果-Based Matlab2007a platform by BP neural network training and forecast stock index, can predict the closing, opening, m
bpnet
- 智能控制；BP神经网络算法；PID控制器MATLAB 仿真-Intelligent Control BP neural network algorithm MATLAB simulation, the PID controller
BPPID
- 基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤，并文中附有相关的MATLAB程度源代码；-Based on BP neural network PID tuning principles and steps of the algorithm, and can be related to the degree of the MATLAB source code
Apso-bp-Rainfall
- 降水短期气候预测是一个非常复杂、重要的研究课题。为了提高其预测能力，拟采用1959—2011 年逐月74 项大气环流特征量序列、月平均500 hPa 高度场和月平均海温场，选取预测因子；用主分量分析方法提取样本数据中主要信息为综合因子。用粒子群优化人工神经网络方法，建立宣城市夏季降水短期气候预测模型。对2007—2011 年宣城市夏季降水预报检验结果表明，粒子群优化人工神经网络收敛速度快，迭代次数少；试报平均绝对误差是66.5 mm，绝对值平均相对误差10.5 ，预测精度高，具有很好的应用推广前